极速观点 | Round Robin 轮询调度算法
发布时间:2021-01-19
发布人:极速洞察
来源:极速洞察
通过“Round Robin轮询法”进行产品测试,并根据测试者的反馈进行改进创新。


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产品测试,顾名思义,是对产品进行测试,并根据测试者的反馈进行改进创新以达到期望效果的一种测试方式。提到产品测试,许多人最先想到的也许是互联网领域的产品测试(泛指APP,网站,小程序等)以及很多高深的技术名词,但此处的产品测试相对浅显易懂,它的对象通常是是看得见摸得着的实际物品——你被包装吸引而激情下单的网红洗发水、你被朋友安利而囤了一箱的低脂小零食,以及你挤破头也抢不到的当季最热款口红。


产品测试的具体流程可概括为以下三个步骤

STEP 1:企业将产品的原型或者成品提供给消费者使用。

STEP 2:由消费者根据使用体验对产品的各方面属性进行评价。

STEP 3:企业获得消费者的意见和建议,对产品进行改进或上市推广。

产品测试的作用不可小觑。某一产品或品牌若想成为消费者芳心收割机,产品测试是必不可少的环节之一。它最常应用在产品发展初期进入市场前,以及产品上市后这三个阶段。

举一个简单的例子。某快餐公司即将推出一款新的汉堡,目前需要对消费者偏好的口味进行测试。假定公司有2种配方和1个竞品产品需要进行测试,如果你是产品测试的执行人员,会选择什么方式进行产品测试呢?


在之前的文章中我们已提到过4种测试方式:·Monadic 简单型单一产品测试

·Sequential monadic 顺序型单一产品测试

·Proto-monadic 组合型单一产品测试

·Paired comparison 配对比较产品测试



但它们似乎并不是这种情况下的最优解。Monadic不够灵敏,可能无法有效地了解消费者对3个产品的喜好差异,特别是当3个产品原本就很相近的情况下。而无论选择哪种比较测试,每个消费者一次吃3个汉堡又太多,更何况有时被测产品的数量更多,消费者几乎不可能一次性对所有产品进行尝试并做出比较。在这种情况下,选择合适的分析方法可以为产品测试带来事半功倍的效果,本次要介绍的就是“c位出道”的 “Round Robin”算法(也叫“轮询调度算法”)。


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理解这种算法要先从它的名字开始。Round Robin 来源于法语“ruban rond”,意思是环形丝带。在17、18世纪时,当法国农民以请愿的方式抗议国王时,君主通常会处决请愿书中最前面的两三人,也就是“带头起义”的人。为了对付这种专制行为,人们在请愿书底部把名字签成一个圈,就像一条环状的带子,让君主找不出抗议的领头人,也就无法实施严厉的惩罚了。

在产品测试中也是一样。说回刚刚的汉堡例子,在Round Robin测试法中,每个受访者需要试吃两个汉堡,1号受访者试吃A、B产品,2号受访者试吃B、C产品,3号受访者试吃C、A产品,按照“圈”的轮次顺序测试,每人对自己测试的两款汉堡进行比较,既避免了“只吃一个汉堡无法构成比较”的问题,也避免了“吃太多汉堡给测试者造成负担”的尴尬。


与单一产品测试相比,Round Robin可以直接获取测试产品之间的比较信息。

与比较产品测试相比,Round Robin不需要测试者对所有被测产品进行评价,从而节省时间减少操作的复杂性。并且,Round Robin有助于测试者在进行比较的过程中保持头脑清醒。


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下面继续以汉堡为例,简要说明Round Robin的分析过程。

这里有A、B、C三种汉堡产品,样本量n=300,数据列表如下:

STEP 1: Linear Scalability Test

通过各产品票数平方和每个产品的总票数平方,计算该数据是否具备线性可扩展性。

STEP 2:Yardstick Test

通过每个产品的总投票数和每种产品测试的受访者总数,计算每个产品的APC值。

这里,产品A的APC为125/200=0.625;产品B的APC为105/200=0.525;产品C的APC为70/200=0.350。

通过试验产品数量、每个单元格中的受访者数量计算Yardstick 值。通过计算得出数据为0.120。


STEP 3:用Yardstick Test比较每对产品的APC差异

决策规则是,如果任何一对APC之间的差值的绝对值大于Yardstick 值,则APC较高的产品明显比另一对的产品更受青睐。

通过计算可以得出:

APC A-APC B=0.625–0.525=0.100<0.120

APC B-APC C=0.525–0.350=0.175>0.120

APC A-APC C=0.625–0.350=0.275>0.120


因此,我们可以推断:

产品A并不比产品B更受欢迎;产品B明显比产品C更受欢迎;产品A明显比产品C更受欢迎。


也就是说,在消费者的喜好度上A ≈ B > C,客户可以根据内部的其他考量因素(如成本,原料稳定性等)来决定上市哪个配方,而无论选择哪个配方,都可以保证在产品层面和竞品相比是有比较优势的。



由此可见,Round Robin能够适用于存在多个对象的产品测试,并且可以有效降低测试难度。当然,除了产品测试,Round Robin的算法也可以用在其他有多个测试对象的项目中,比如包装测试概念测试等。


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